EDA如何加速自动驾驶技术落地？

近日，由上海市车联网协会主办的第二届ICVS中国自动驾驶年会在上海圆满落幕。作为国内领先的系统级验证EDA解决方案提供商，芯华章科技产品和业务规划总监黄武受邀参会，参与探讨自动驾驶行业前沿技术、信息安全与功能安全等话题，并发表《从EDA视角看自动驾驶的挑战》主题演讲，基于自身EDA专业领域，详细阐述了自动驾驶领域目前面临的技术挑战，以及EDA对于赋能自动驾驶设计的意义，受到现场众多汽车生态伙伴的高度认可。

此次年会是专注于自动驾驶行业的超大规模盛会，吸引了近60位行业大咖，超过800位行业听众到场，旨在推动自动驾驶行业技术交流与进步。上汽集团、中汽研、百度智能云、地平线、英飞凌科技等汽车及智能驾驶方案提供商也参与了本次活动。新一轮汽车革命方兴未艾，作为汽车制造产业大国，我国汽车产业有望在全球自动驾驶汽车浪潮中实现弯道超车。根据佐思汽研数据，2022年1-9月，L2及L2+自动驾驶乘用车销量达到477.65万辆，同比劲增49.1%，渗透率达到28.1%。然而飞速发展的背后，中国自动驾驶仍处于爬坡阶段，在感知、认知、完整性及社会性等四个维度面临诸多挑战，既包括传统意义上的功能安全、算力、功耗等难题，也包含隐私数据保护、法律法规完善等社会挑战。

黄武表示：

“自动驾驶技术是一个复杂的软硬件系统体系，EDA作为汽车SoC和系统的基础技术，除了赋能车规芯片设计外，也可以在解决其他挑战方面扮演更重要的角色。特别是在系统级建模、场景仿真和量化分析、信息安全以及功耗优化等四个方面，EDA可以结合自身在验证仿真、数据处理、算法优化等方面的优势，输出具备行业特色的创新解决方案。”

从EDA看自动驾驶的挑战：

系统级建模

通过在不同设计阶段尽早实现系统级建模仿真，可以帮助设计师从早期就了解到整体系统的构架设计，实现尽早分析和测试，从而达成更好的软硬协同效果。

场景仿真和量化分析

相较于道路实测，通过EDA方式自动生成场景，提高场景覆盖率分析，建立可视化调试手段，可以大大提高测试的完备性和智能化程度，从而提升设计效率，降低整个生产成本。

信息安全

目前车规系统在流量带宽、时序 (反馈—制动)、接口信号随机扰动、关键信息抓取回放 (capture-and-replay)、机械传感器老化(periodic auditing)、AI算法的可靠性、可信任度等方面都存在较多信息安全漏洞。

功耗优化

在车规芯片阶段，通过算法、结构优化，提升系统功耗表现，助力实现自动驾驶车辆的整车节能。

理论创新之外，芯华章也积极通过自主研发的全流程数字验证工具，为自动驾驶公司提供系统级验证服务，保障国产供应链自主安全发展的同时，赋能系统与架构创新，不断提升车规芯片验证效率。2021年以来，芯华章先后牵手国家新能源汽车技术创新中心、中汽研、加特兰等汽车产业生态合作伙伴，提供了故障注入、芯片功能验证、安全验证、芯片功能安全顾问服务以及芯片可测性设计(DFT)方案等相关车规级设计验证与咨询服务。

自动驾驶技术的发展已成为新一轮汽车产业革命的大势所趋。在汽车智能化大变革的沃土中，得益于国内丰富的规模化应用场景，芯华章致力于以系统级验证EDA为切入口，不断突破创新，凭借卓越的产品与客制化解决方案，赋能自动驾驶领域技术革新与落地发展。

审核编辑：汤梓红